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Enregistrement W2951568491 · doi:10.4271/2019-01-1972

Evaluation of Visual Failure versus Aerodynamic Limit for a Snow Contaminated Anti-Iced Wing Section during Simulated Takeoff

2019· article· en· W2951568491 sur OpenAlexaffabout
Catherine Clark, Marco Ruggi

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTakeoffAerodynamicsWingSnowLimit (mathematics)Aerospace engineeringSection (typography)Environmental scienceStructural engineeringGeologyComputer scienceEngineeringMathematicsGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Under contract to Airlines for America (A4A), APS Aviation Inc. (APS), in collaboration with the National Research Council of Canada (NRC), completed an aircraft ground icing exploratory research project at the NRC 3 m × 6 m Wind Tunnel in Ottawa in January 2019. The purpose of this project was to investigate the feasibility of using aerodynamic data to evaluate the performance of contaminated anti-icing fluid, rather than the traditional visual fluid failure indicators that are used to develop Holdover Times (HOTs). The aerodynamic performance of a supercritical airfoil model with anti-icing fluids and snow contamination was evaluated against the clean, dry performance of the airfoil in order to calculate the associated aerodynamic penalty. The visual failure of the fluid was also evaluated for each run, and the visual and aerodynamic results were compared against each other for each contamination exposure time. The results demonstrated that the visual failure of a fluid was not directly linked to the aerodynamic performance of the fluid, and the margin between the two was a function of the fluid used, the model configuration, and the test temperature. The results support the premise that in specific operational conditions, certain fluids may offer protection for a period of time after the visual failure. This margin of protection is likely dependent on the same variables as the current holdover times, including precipitation type and intensity, fluid type, and outdoor air temperature and aircraft configuration.</div></div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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